平面设计常用制作尺寸

正度纸张:787×1092mm
开数(正度) 尺寸 单位(mm)
全开 781×1086
2开 530×760 3开 362×781
4开 390×543 6开 362×390
8开 271×390
16开 195×271
注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸

大度纸张:850*1168mm
开数(正度) 尺寸 单位(mm)
全开 844×1162
2开 581×844 3开 387×844
4开 422×581 6开 387×422
8开 290×422
注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸


常见开本尺寸(单位:mm)
开本尺寸:787 x 1092
对开:736 x 520
4开:520 x 368
8开:368 x 260
16开:260 x 184
32开:184 x 130

开本尺寸(大度):850 x 1168
对开:570 x 840
4开:420 x 570
8开:285 x 420
16开:210 x 285
32开:203 x 140


正度纸张:787×1092mm
开数(正度) 尺寸 单位(mm)
全开 781×1086
2开 530×760
3开 362×781
4开 390×543
6开 362×390
8开 271×390
16开 195×271
注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸

大度纸张:850*1168mm
开数(正度) 尺寸 单位(mm)
全开 844×1162
2开 581×844
3开 387×844
4开 422×581
6开 387×422
8开 290×422
注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸

16开 大度:210×285 正度:185×260
8开 大度:285×420 正度:260×370
4开 大度:420×570 正度:370×540
2开 大度:570×840 正度:540×740
全开 大:889×1194 小:787×1092

名片

横版:90*55mm<方角> 85*54mm<圆角>
竖版:50*90mm<方角> 54*85mm<圆角>
方版:90*90mm 90*95mm

IC卡  85x54MM


三折页广告
标准尺寸: (A4)210mm x 285mm

普通宣传册
标准尺寸: (A4)210mm x 285mm

文件封套
标准尺寸:220mm x 305mm

招贴画:
标准尺寸:540mm x 380mm

挂旗
标准尺寸:8开 376mm x 265mm

4开 540mm x 380mm

手提袋:
标准尺寸:400mm x 285mm x 80mm

信纸 便条:
标准尺寸:185mm x 260mm 210mm x 285mm

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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